Part I - (Airline On-Time Performance Data)¶

by (Ayoub Elkhaddouri)¶

Introduction¶

Cet ensemble de données rapporte les vols aux États-Unis, y compris les transporteurs, les retards d'arrivée et de départ et les raisons des retards, de 1987 à 2008.

description des colonnes¶

  • Year,1987-2008
  • Month,12-Jan
  • DayofMonth,31-Jan
  • DayOfWeek,1 (Monday) - 7 (Sunday)
  • DepTime,"actual departure time (local, hhmm)"
  • CRSDepTime,"scheduled departure time (local, hhmm)"
  • ArrTime,"actual arrival time (local, hhmm)"
  • CRSArrTime,"scheduled arrival time (local, hhmm)"
  • UniqueCarrier,unique carrier code
  • FlightNum,flight number
  • TailNum,plane tail number
  • ActualElapsedTime,in minutes
  • CRSElapsedTime,in minutes
  • AirTime,in minutes
  • ArrDelay,"arrival delay, in minutes"
  • DepDelay,"departure delay, in minutes"
  • Origin,origin IATA airport code
  • Dest,destination IATA airport code
  • Distance,in miles
  • TaxiIn,"taxi in time, in minutes"
  • TaxiOut,taxi out time in minutes
  • Cancelled,was the flight cancelled?
  • CancellationCode,"reason for cancellation (A = carrier, B = weather, C = NAS(National Aviation System), D = security)"
  • Diverted,"1 = yes, 0 = no"
  • CarrierDelay,in minutes
  • WeatherDelay,in minutes
  • NASDelay,in minutes
  • SecurityDelay,in minutes
  • LateAircraftDelay,in minutes

Preliminary Wrangling¶

In [1]:
# import all packages and set plots to be embedded inline
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sb

%matplotlib inline
In [2]:
pd.set_option('display.max_columns', None)
%matplotlib inline
plt.rcParams.update({'font.size': 20})

je vais analyser les donnees "Flights (Airline On-Time Performance Data)", j ai selectionner l'anne 2008

In [3]:
df = pd.read_csv('data/2008.csv')
In [4]:
df.columns
Out[4]:
Index(['Year', 'Month', 'DayofMonth', 'DayOfWeek', 'DepTime', 'CRSDepTime',
       'ArrTime', 'CRSArrTime', 'UniqueCarrier', 'FlightNum', 'TailNum',
       'ActualElapsedTime', 'CRSElapsedTime', 'AirTime', 'ArrDelay',
       'DepDelay', 'Origin', 'Dest', 'Distance', 'TaxiIn', 'TaxiOut',
       'Cancelled', 'CancellationCode', 'Diverted', 'CarrierDelay',
       'WeatherDelay', 'NASDelay', 'SecurityDelay', 'LateAircraftDelay'],
      dtype='object')
In [5]:
df.shape
Out[5]:
(2389217, 29)
In [6]:
df.sample(4)
Out[6]:
Year Month DayofMonth DayOfWeek DepTime CRSDepTime ArrTime CRSArrTime UniqueCarrier FlightNum TailNum ActualElapsedTime CRSElapsedTime AirTime ArrDelay DepDelay Origin Dest Distance TaxiIn TaxiOut Cancelled CancellationCode Diverted CarrierDelay WeatherDelay NASDelay SecurityDelay LateAircraftDelay
608103 2008 2 3 7 1824.0 1605 1950.0 1725 WN 3411 N655WN 86.0 80.0 70.0 145.0 139.0 PDX RNO 444 3.0 13.0 0 NaN 0 0.0 0.0 6.0 0.0 139.0
2039714 2008 4 15 2 550.0 602 719.0 732 UA 1505 N491UA 89.0 90.0 73.0 -13.0 -12.0 LAS SFO 414 5.0 11.0 0 NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN
308156 2008 1 19 6 942.0 940 1132.0 1140 DL 1580 N373DA 110.0 120.0 82.0 -8.0 2.0 MIA ATL 595 9.0 19.0 0 NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN
488859 2008 1 1 2 45.0 25 547.0 535 AA 622 N4XSAA 182.0 190.0 165.0 12.0 20.0 SMF DFW 1431 5.0 12.0 0 NaN 0 NaN NaN NaN NaN NaN
In [7]:
# le pourcetage de valeurs manquantes dans chaque colonne
(df.isnull().sum() * 100) / df.shape[0]
Out[7]:
Year                  0.000000
Month                 0.000000
DayofMonth            0.000000
DayOfWeek             0.000000
DepTime               2.697202
CRSDepTime            0.000000
ArrTime               2.933848
CRSArrTime            0.000000
UniqueCarrier         0.000000
FlightNum             0.000000
TailNum               1.776816
ActualElapsedTime     2.933848
CRSElapsedTime        0.017035
AirTime               2.933848
ArrDelay              2.933848
DepDelay              2.697202
Origin                0.000000
Dest                  0.000000
Distance              0.000000
TaxiIn                2.933848
TaxiOut               2.697202
Cancelled             0.000000
CancellationCode     97.302798
Diverted              0.000000
CarrierDelay         75.532444
WeatherDelay         75.532444
NASDelay             75.532444
SecurityDelay        75.532444
LateAircraftDelay    75.532444
dtype: float64
In [8]:
df.duplicated().sum()
Out[8]:
4
In [9]:
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 2389217 entries, 0 to 2389216
Data columns (total 29 columns):
 #   Column             Dtype  
---  ------             -----  
 0   Year               int64  
 1   Month              int64  
 2   DayofMonth         int64  
 3   DayOfWeek          int64  
 4   DepTime            float64
 5   CRSDepTime         int64  
 6   ArrTime            float64
 7   CRSArrTime         int64  
 8   UniqueCarrier      object 
 9   FlightNum          int64  
 10  TailNum            object 
 11  ActualElapsedTime  float64
 12  CRSElapsedTime     float64
 13  AirTime            float64
 14  ArrDelay           float64
 15  DepDelay           float64
 16  Origin             object 
 17  Dest               object 
 18  Distance           int64  
 19  TaxiIn             float64
 20  TaxiOut            float64
 21  Cancelled          int64  
 22  CancellationCode   object 
 23  Diverted           int64  
 24  CarrierDelay       float64
 25  WeatherDelay       float64
 26  NASDelay           float64
 27  SecurityDelay      float64
 28  LateAircraftDelay  float64
dtypes: float64(14), int64(10), object(5)
memory usage: 528.6+ MB

Les correctifs¶

  • Je vais changer le type de la colonne Cancelled, Diverted (int) -> (bool)
  • je vais changer le type de la colonne FlightNum en chaîne
  • Je vais supprimer la colonne Year car j'ai juste les données de l'année 2008 et les deux colonnes DepTime, ArrTime car j'ai les colonnes CRS
  • Je vais supprimer les données en double
In [10]:
df_clean = df.copy()
In [11]:
df_clean['Cancelled'] = df_clean.Cancelled.astype('bool')
df_clean['Diverted'] = df_clean.Cancelled.astype('bool')
In [12]:
df_clean.drop(['DepTime', 'ArrTime', 'Year'], axis=1, inplace=True)
In [13]:
df_clean.drop_duplicates(inplace=True)
In [14]:
df_clean.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 2389213 entries, 0 to 2389216
Data columns (total 26 columns):
 #   Column             Dtype  
---  ------             -----  
 0   Month              int64  
 1   DayofMonth         int64  
 2   DayOfWeek          int64  
 3   CRSDepTime         int64  
 4   CRSArrTime         int64  
 5   UniqueCarrier      object 
 6   FlightNum          int64  
 7   TailNum            object 
 8   ActualElapsedTime  float64
 9   CRSElapsedTime     float64
 10  AirTime            float64
 11  ArrDelay           float64
 12  DepDelay           float64
 13  Origin             object 
 14  Dest               object 
 15  Distance           int64  
 16  TaxiIn             float64
 17  TaxiOut            float64
 18  Cancelled          bool   
 19  CancellationCode   object 
 20  Diverted           bool   
 21  CarrierDelay       float64
 22  WeatherDelay       float64
 23  NASDelay           float64
 24  SecurityDelay      float64
 25  LateAircraftDelay  float64
dtypes: bool(2), float64(12), int64(7), object(5)
memory usage: 460.3+ MB
In [15]:
df_clean.shape
Out[15]:
(2389213, 26)
In [16]:
df_clean.corr()
Out[16]:
Month DayofMonth DayOfWeek CRSDepTime CRSArrTime FlightNum ActualElapsedTime CRSElapsedTime AirTime ArrDelay DepDelay Distance TaxiIn TaxiOut Cancelled Diverted CarrierDelay WeatherDelay NASDelay SecurityDelay LateAircraftDelay
Month 1.000000 -0.005348 -0.000102 -0.001914 -0.005155 -0.008007 -0.005156 -0.001337 -0.000221 -0.033583 -0.033476 0.005171 -0.016274 -0.024323 -0.029854 -0.029854 0.001639 -0.013238 -0.004839 -0.002587 -0.022580
DayofMonth -0.005348 1.000000 -0.034300 -0.000956 -0.001017 0.000531 -0.003660 -0.002736 -0.002003 -0.023997 -0.024841 -0.001861 -0.015671 -0.004324 -0.020298 -0.020298 -0.010762 -0.011743 0.019147 -0.006995 -0.006093
DayOfWeek -0.000102 -0.034300 1.000000 0.007905 0.005868 -0.003445 0.011948 0.016444 0.013214 -0.000435 0.006644 0.017963 0.012415 -0.010389 -0.018595 -0.018595 0.018741 0.000184 -0.046956 0.008004 -0.002085
CRSDepTime -0.001914 -0.000956 0.007905 1.000000 0.782391 -0.011679 -0.022142 -0.014046 -0.020575 0.107579 0.134028 -0.010774 -0.042455 0.003800 0.011231 0.011231 -0.045889 -0.005514 -0.073401 -0.008884 0.191731
CRSArrTime -0.005155 -0.001017 0.005868 0.782391 1.000000 -0.022460 0.040201 0.048437 0.038249 0.104888 0.128653 0.040908 -0.006041 0.024237 0.010546 0.010546 -0.047110 -0.003177 -0.035720 -0.008430 0.160110
FlightNum -0.008007 0.000531 -0.003445 -0.011679 -0.022460 1.000000 -0.312304 -0.322111 -0.331026 0.032939 0.025316 -0.348577 0.007891 0.038407 0.063487 0.063487 0.075112 0.070299 -0.003278 -0.000812 -0.025126
ActualElapsedTime -0.005156 -0.003660 0.011948 -0.022142 0.040201 -0.312304 1.000000 0.979426 0.984988 0.078195 0.030989 0.960127 0.154481 0.259007 NaN NaN -0.040751 -0.019421 0.195434 -0.002125 -0.088194
CRSElapsedTime -0.001337 -0.002736 0.016444 -0.014046 0.048437 -0.322111 0.979426 1.000000 0.987684 -0.001924 0.022892 0.979683 0.100704 0.134900 -0.035569 -0.035569 -0.006235 -0.031794 0.055944 0.000083 -0.041178
AirTime -0.000221 -0.002003 0.013214 -0.020575 0.038249 -0.331026 0.984988 0.987684 1.000000 0.022897 0.015576 0.977763 0.081652 0.103036 NaN NaN -0.022189 -0.034841 0.082102 0.000271 -0.061758
ArrDelay -0.033583 -0.023997 -0.000435 0.107579 0.104888 0.032939 0.078195 -0.001924 0.022897 1.000000 0.933671 -0.007721 0.112391 0.308699 NaN NaN 0.529310 0.270870 0.341151 -0.003578 0.498325
DepDelay -0.033476 -0.024841 0.006644 0.134028 0.128653 0.025316 0.030989 0.022892 0.015576 0.933671 1.000000 0.015614 0.017092 0.094494 NaN NaN 0.555937 0.247771 0.146565 -0.000625 0.544362
Distance 0.005171 -0.001861 0.017963 -0.010774 0.040908 -0.348577 0.960127 0.979683 0.977763 -0.007721 0.015614 1.000000 0.073591 0.084651 -0.043711 -0.043711 -0.003401 -0.035410 0.031341 0.000875 -0.036500
TaxiIn -0.016274 -0.015671 0.012415 -0.042455 -0.006041 0.007891 0.154481 0.100704 0.081652 0.112391 0.017092 0.073591 1.000000 0.043690 NaN NaN -0.045722 0.003027 0.197848 -0.008172 -0.050144
TaxiOut -0.024323 -0.004324 -0.010389 0.003800 0.024237 0.038407 0.259007 0.134900 0.103036 0.308699 0.094494 0.084651 0.043690 1.000000 NaN NaN -0.067726 0.058714 0.433899 -0.007206 -0.108538
Cancelled -0.029854 -0.020298 -0.018595 0.011231 0.010546 0.063487 NaN -0.035569 NaN NaN NaN -0.043711 NaN NaN 1.000000 1.000000 NaN NaN NaN NaN NaN
Diverted -0.029854 -0.020298 -0.018595 0.011231 0.010546 0.063487 NaN -0.035569 NaN NaN NaN -0.043711 NaN NaN 1.000000 1.000000 NaN NaN NaN NaN NaN
CarrierDelay 0.001639 -0.010762 0.018741 -0.045889 -0.047110 0.075112 -0.040751 -0.006235 -0.022189 0.529310 0.555937 -0.003401 -0.045722 -0.067726 NaN NaN 1.000000 -0.052498 -0.136531 -0.017465 -0.133850
WeatherDelay -0.013238 -0.011743 0.000184 -0.005514 -0.003177 0.070299 -0.019421 -0.031794 -0.034841 0.270870 0.247771 -0.035410 0.003027 0.058714 NaN NaN -0.052498 1.000000 -0.010150 -0.006858 -0.040506
NASDelay -0.004839 0.019147 -0.046956 -0.073401 -0.035720 -0.003278 0.195434 0.055944 0.082102 0.341151 0.146565 0.031341 0.197848 0.433899 NaN NaN -0.136531 -0.010150 1.000000 -0.016120 -0.148335
SecurityDelay -0.002587 -0.006995 0.008004 -0.008884 -0.008430 -0.000812 -0.002125 0.000083 0.000271 -0.003578 -0.000625 0.000875 -0.008172 -0.007206 NaN NaN -0.017465 -0.006858 -0.016120 1.000000 -0.016061
LateAircraftDelay -0.022580 -0.006093 -0.002085 0.191731 0.160110 -0.025126 -0.088194 -0.041178 -0.061758 0.498325 0.544362 -0.036500 -0.050144 -0.108538 NaN NaN -0.133850 -0.040506 -0.148335 -0.016061 1.000000

What is the structure of your dataset?¶

il ya 2389213 lignes et 26 colonnes, il y a deux variable de type bool et 5 variable de type object et le rest de type nemuric

What is/are the main feature(s) of interest in your dataset?¶

le but est d'analyser le retards, toute les varaibles associees aux retards

What features in the dataset do you think will help support your investigation into your feature(s) of interest?¶

il faut explorer et analyser toutes les variables, mais je pesne que CancellationCode, Distance, Dest, l'heure, Origin ont une grande partie pour analyser le retard

Univariate Exploration¶

In this section, investigate distributions of individual variables. If you see unusual points or outliers, take a deeper look to clean things up and prepare yourself to look at relationships between variables.

Rubric Tip: The project (Parts I alone) should have at least 15 visualizations distributed over univariate, bivariate, and multivariate plots to explore many relationships in the data set. Use reasoning to justify the flow of the exploration.

Rubric Tip: Use the "Question-Visualization-Observations" framework throughout the exploration. This framework involves asking a question from the data, creating a visualization to find answers, and then recording observations after each visualisation.

In [17]:
df_clean.columns
Out[17]:
Index(['Month', 'DayofMonth', 'DayOfWeek', 'CRSDepTime', 'CRSArrTime',
       'UniqueCarrier', 'FlightNum', 'TailNum', 'ActualElapsedTime',
       'CRSElapsedTime', 'AirTime', 'ArrDelay', 'DepDelay', 'Origin', 'Dest',
       'Distance', 'TaxiIn', 'TaxiOut', 'Cancelled', 'CancellationCode',
       'Diverted', 'CarrierDelay', 'WeatherDelay', 'NASDelay', 'SecurityDelay',
       'LateAircraftDelay'],
      dtype='object')
In [18]:
def bar_char(df, column_name, vert=True, figsize=(15, 6)):
    plt.figure(figsize=figsize)
    base_color = sb.color_palette()[0]
    if vert:
        sb.countplot(data=df, x=column_name, color=base_color)
    else:
        sb.countplot(data=df, y=column_name, color=base_color)
    plt.xticks(rotation=30)
  • quls sont les mois qui ont un nombre plus grand de vols?
In [19]:
bar_char(df_clean, "Month")
  • le jeu de donnee contient juste quatre mois dans l'annee 1, 2, 3, 4
  • on peut dire que il n'y a pas une desprerion entre les mois

Question¶

  • quels sont les jours dans le mois qui ont un nombre plus grand de vols?
In [20]:
bar_char(df_clean, "DayofMonth", figsize=(25, 10))

Observations¶

  • les jours qui ont un nombre plus grand de vols sont: 14, 4, 18, 21, 28
  • on peut dire que le 31 dans le mois qu'a une valeur plus petite dans le nombre vols mais on n'oublie pas que il y a juste 6 mois qui ont le 31
  • le jour 30 aussi a une valeur plus petite

Question¶

  • quel est le jour dans la semaine a un nombre plus grande de vols?
  • est-ce on a la meme valeur ou il y a une dispersion?
In [21]:
bar_char(df_clean, "DayOfWeek")

observation¶

  • le jour 6 a la valeur le plus petite de vols
  • on peut dire que la distribution est homogene
In [22]:
bar_char(df_clean, "Origin")
  • on ne peut pas faire une conclusion
  • faut amelioer ce diagramme
In [23]:
bar_char(df_clean, "Dest")
  • on ne peut pas faire une conclusion
  • faut ameliorer ce diagramme
In [ ]:
In [24]:
bar_char(df_clean, "Cancelled")
  • les vols non annulees sont tres grande que les vole annulees

Question¶

  • les causes les plus populaire pour annuler une vols
In [25]:
bar_char(df_clean, "CancellationCode")
  • on peut voir que les vols annule en raison du Carrier, weather et National avaition system

Question¶

  • quel est le pourcentage des vols detourne?
In [26]:
bar_char(df_clean, 'Diverted')
  • le nombre de vols détourné est tres petit

Question¶

  • quelles sont les compagnies les plus demandees
In [27]:
base_color = sb.color_palette()[0]
plt.figure(figsize=(35, 15))
order = df_clean.UniqueCarrier.value_counts().index
sb.countplot(data=df_clean, y="UniqueCarrier", color=base_color, order=order)
Out[27]:
<AxesSubplot:xlabel='count', ylabel='UniqueCarrier'>
  • on peut voir que les compagnies principales ou les plus demandees (Wn, AA, OO, MQ, UA, US, DL)
  • il y a une grande desprission entre les comapgnies dans le nombre de vols
In [28]:
def hist_data(df, column_name, x_label, bins):
    plt.figure(figsize=(12, 8))
    plt.hist(data=df, x=column_name, bins=bins)
    plt.xlabel(x_label)
In [29]:
hist_data(df_clean, 'CRSDepTime', 'Départ time (hh:mm)', bins=30)
  • on peut voir un nombre petit de vols avant le 5 du matin
In [30]:
hist_data(df_clean, 'CRSArrTime', 'heure d\'arrivée (hhmm)', bins=30)
  • meme on peut voir un nombre petit de vols avant le 5 du matin
  • on peut voir que les deux destribution sont semblable
  • il ya des heure le nombre de vols est tres grande(9, 12. 15, 21)
In [31]:
hist_data(df_clean, 'ActualElapsedTime', 'Temps écoulé réel (minutes)', 30)
In [32]:
hist_data(df_clean, 'Distance', 'Distance, en milles', 30)
  • on peut voir que le tempe ecoule reel et depent de la distance des vols
In [33]:
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.hist(data=df_clean, x='DepDelay', bins=1000)
plt.xlim((0, 250))
plt.ylim((0, 150000))
plt.xlabel('Retard de départ en minutes')
Out[33]:
Text(0.5, 0, 'Retard de départ en minutes')
In [34]:
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.hist(data=df_clean, x='ArrDelay', bins=1000)
plt.xlim((0, 330))
plt.ylim((0, 160000))
plt.xlabel('Retard d\'arrivee en minutes')
Out[34]:
Text(0.5, 0, "Retard d'arrivee en minutes")
In [35]:
# fonction qui permet d'afficher les boxplot
def plot_boxplot(dataframe, name_column, vert=False, figsize=(30, 5)):
    plt.title(f'boîte à moustache de la variable "{name_column}"')
    dataframe[name_column].plot(kind='box', figsize=figsize, vert=vert)
In [36]:
plot_boxplot(df_clean, 'ArrDelay')
In [37]:
plot_boxplot(df_clean, 'DepDelay')
  • dans les deux colonnes DepDely et ArrDelay il a beaucoup de valeur aberrantes
  • pour les valeur manquantes: il ya beaucoup de valeur manquantes donc on va supprimer les valeur qui superieure a 1400
In [38]:
df_clean.DepDelay.describe()
Out[38]:
count    2.324771e+06
mean     1.143634e+01
std      3.653231e+01
min     -9.200000e+01
25%     -4.000000e+00
50%      0.000000e+00
75%      1.100000e+01
max      2.467000e+03
Name: DepDelay, dtype: float64
In [39]:
df_clean.ArrDelay.describe()
Out[39]:
count    2.319117e+06
mean     1.027355e+01
std      3.963431e+01
min     -9.100000e+01
25%     -9.000000e+00
50%      0.000000e+00
75%      1.500000e+01
max      2.461000e+03
Name: ArrDelay, dtype: float64
In [40]:
bins = 10 ** np.arange(0, np.log10(df_clean.ArrDelay.max())+0.1, 0.1)
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.hist(data=df_clean, x='ArrDelay', bins=bins)
plt.xscale('log')
plt.xlabel('Retard d\'arrivee en minutes')
plt.xticks([1, 10, 100, 1000], [1, 10, 100, '1k']);
In [41]:
bins = 10 ** np.arange(0, np.log10(df_clean.DepDelay.max())+0.1, 0.1)
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.hist(data=df_clean, x='DepDelay', bins=bins)
plt.xscale('log')
plt.xlabel('Retard de depart en minutes')
plt.xticks([1, 10, 100, 1000], [1, 10, 100, '1k']);
In [42]:
df_clean = df_clean.query('ArrDelay <= 1400 and DepDelay <= 1400')
df_clean.shape
Out[42]:
(2319110, 26)
In [ ]:

Discuss the distribution(s) of your variable(s) of interest. Were there any unusual points? Did you need to perform any transformations?¶

oui j ai analyser les variables que m'interse, oui il ya beaucoup de valeur aberrante dans les deux colonnes DepDely et ArrDelay, oui j ai fait une transformation

Of the features you investigated, were there any unusual distributions? Did you perform any operations on the data to tidy, adjust, or change the form of the data? If so, why did you do this?¶

oui j ai supprime les valeurs aberantes, les valeurs dupliques, changemen|t du type,

Bivariate Exploration¶

In this section, investigate relationships between pairs of variables in your data. Make sure the variables that you cover here have been introduced in some fashion in the previous section (univariate exploration).

In [43]:
def nuage_point(df, name_column_x, name_column_y, title, xlabel, ylabel,
                fig=(15, 10)):
    plt.figure(figsize=fig)
    plt.scatter(data=df, x=name_column_x, y=name_column_y)
    plt.ylabel(xlabel)
    plt.xlabel(ylabel)
    plt.title(title)
    plt.show()

Question¶

  • est-ce il ya une relation entre le retard de depart et le retard d'arrivee?
In [44]:
nuage_point(df_clean, 'ArrDelay', 'DepDelay', 'nuage de point'
            ' entre le Retard de départ et le Retard d\'arri'
            'vée', 'Retard d\'arrivée', 'Retard de départ')
  • on peut voir une forte correlation entre les deux variables

Question¶

  • Y a-t-il une relation entre la distance et le temp ecoule reel?
In [45]:
nuage_point(df_clean, 'Distance', 'ActualElapsedTime', 'nuage'
            ' de point entre la distance et temps écoulé réel',
            'distance', 'temps écoulé réel')
  • on peut voir une correlation entre les deux variable
In [46]:
df_clean.columns
Out[46]:
Index(['Month', 'DayofMonth', 'DayOfWeek', 'CRSDepTime', 'CRSArrTime',
       'UniqueCarrier', 'FlightNum', 'TailNum', 'ActualElapsedTime',
       'CRSElapsedTime', 'AirTime', 'ArrDelay', 'DepDelay', 'Origin', 'Dest',
       'Distance', 'TaxiIn', 'TaxiOut', 'Cancelled', 'CancellationCode',
       'Diverted', 'CarrierDelay', 'WeatherDelay', 'NASDelay', 'SecurityDelay',
       'LateAircraftDelay'],
      dtype='object')
In [47]:
# y a-t-il une relation entre les variable
sb.pairplot(df_clean.sample(100000).select_dtypes(include=['int', 'float']));
  • on peut voir la corelation entre les variable
  • la colonne ArraDelay et DepDelay sont correlees avec LateAircraftDelay, CarrierDelay
  • correaltion entre AirTime et la distance, la distance et ActualElapsedTime, la distance et ActualElapsedTime
In [48]:
df_clean.describe()[['ArrDelay', 'DepDelay']]
Out[48]:
ArrDelay DepDelay
count 2.319110e+06 2.319110e+06
mean 1.026831e+01 1.138394e+01
std 3.951141e+01 3.629008e+01
min -9.100000e+01 -9.200000e+01
25% -9.000000e+00 -4.000000e+00
50% 0.000000e+00 0.000000e+00
75% 1.500000e+01 1.100000e+01
max 1.357000e+03 1.357000e+03

Question¶

  • Quelles sont les compagnies aériennes ont les plus grands retards de départ?
In [49]:
# les principaux retards (le retard de depart) pour les compagnies
plt.figure(figsize=(20, 8))
sb.barplot(data=df_clean.query('DepDelay >= 0'),
           x='UniqueCarrier', y='DepDelay',
           order=df_clean.query('DepDelay >= 0')
           .groupby('UniqueCarrier').DepDelay
           .mean().sort_values(ascending=False)
           .index, color=base_color);
  • Les compagnies aériennes B6, UA, 9E ont les plus grands retards de départ
  • Les compagnies qui ont les plus valeurs sont AQ et HQ

Question¶

  • Quelles sont les compagnies aériennes ont les plus grands retards de d'arrivee?
In [50]:
# les principaux retards (le retard d'arrivee) pour les compagnies
plt.figure(figsize=(26, 12))
order = df_clean.query('ArrDelay >= 0').groupby('UniqueCarrier')
order = order.ArrDelay.mean().sort_values(ascending=False).index
sb.barplot(data=df_clean.query('ArrDelay >= 0'),
           x='UniqueCarrier', y='ArrDelay',
           order=order, color=base_color)
Out[50]:
<AxesSubplot:xlabel='UniqueCarrier', ylabel='ArrDelay'>
  • Les compagnies aériennes B6, UA, YV ont les plus grands retards de départ
  • Les compagnies qui ont les plus valeurs sont AQ et HQ

Observation¶

  • D'apres les deux diagrammes on voir que les meme compagnies qui ont les plus petite et les grande valeur
In [51]:
df_clean_origin = df_clean.Origin.value_counts().sort_values(ascending=False)
df_clean_origin = df_clean_origin.reset_index(name='counts').head(10)
index_df = df_clean_origin['index'].tolist()
df_clean_origin = df_clean[df_clean.Origin.isin(index_df)]

Question¶

  • les principaux retards (le retard de depart) pour les originaux
In [52]:
# les principaux retards (le retard de depart) pour les originaux
plt.figure(figsize=(25, 11))
order = df_clean_origin.groupby(['Origin']).DepDelay.mean()
order = order.sort_values(ascending=False).index
sb.barplot(data=df_clean_origin, x='Origin', y='DepDelay',
           color=base_color, order=order)
plt.xlabel('Origin')
plt.ylabel('DepDelay')
plt.legend(order)
Out[52]:
<matplotlib.legend.Legend at 0x7f341fb330a0>
  • l'origin ORD a la plus valeur de retard de depart
In [53]:
# les principaux retards (le retard d'arrive) pour les compagnies
plt.figure(figsize=(25, 10))
order = df_clean_origin.groupby(['Origin']).ArrDelay.mean()
order = order.sort_values(ascending=False).index
sb.barplot(data=df_clean_origin, x='Origin',
           y='ArrDelay', color=base_color, order=order)
plt.xlabel('Origin')
plt.ylabel('ArrDelay')
plt.legend(order)
Out[53]:
<matplotlib.legend.Legend at 0x7f341ffd08e0>
  • On peut voir que l'origin ORD a la plus valeur de retard de depart et d'arivee

Question¶

  • les principaux retards (le retard de depart) pour les distinataire
In [54]:
df_clean_dist = df_clean.Dest.value_counts().sort_values(ascending=False)
df_clean_dist = df_clean_dist.reset_index(name='counts').head(10)
df_clean_dist = df_clean[df_clean.Dest.isin(df_clean_dist['index'].tolist())]
In [55]:
# les principaux retards (le retard de depart) pour les distinataire
plt.figure(figsize=(20, 10))
order = df_clean_dist.groupby(['Dest']).DepDelay.mean()
order = order.sort_values(ascending=False).index
sb.barplot(data=df_clean_dist, x='Dest', y='DepDelay',
           color=base_color, order=order)
plt.xlabel('Dest')
plt.ylabel('DepDelay')
plt.legend(order)
Out[55]:
<matplotlib.legend.Legend at 0x7f341ffdba90>

Question¶

  • les principaux retards (le retard d'arrive) pour les distinataire
In [56]:
# les principaux retards (le retard d'arrive) pour les distinataire
plt.figure(figsize=(20, 10))
order = df_clean_dist.groupby(['Dest']).ArrDelay.mean()
order = order.sort_values(ascending=False).index
sb.barplot(data=df_clean_dist, x='Dest', y='ArrDelay',
           color=base_color, order=order)
plt.xlabel('Dest')
plt.ylabel('ArrDelay')
plt.legend(order)
Out[56]:
<matplotlib.legend.Legend at 0x7f341fe06880>

Question¶

  • Quelles sont les compagnies les plus populaire par origins?
In [57]:
# on va analyser les origins
Companies = df_clean.UniqueCarrier.value_counts().head(6).index.tolist()
df_clean_origin_com = df_clean_origin[df_clean_origin.UniqueCarrier.isin(Companies)]
plt.figure(figsize=(25, 10))
sb.countplot(data=df_clean_origin_com, x='Origin', hue='UniqueCarrier')
Out[57]:
<AxesSubplot:xlabel='Origin', ylabel='count'>
  • on peut voir que companie AA a la plus grande valeur de vols
  • il y a aussi une grande dispersion entre les origin et les compagnes
  • il y a aussi une grande dispersion entre le nombre de vols dans les compagnies dans chaque origin

Question¶

  • Quelles sont les compagnies les plus populaire par distinataire?
In [58]:
# on va analyse les routes
Companies = df_clean.UniqueCarrier.value_counts().head(6).index.tolist()
df_clean_dist_com = df_clean_dist[df_clean_dist.UniqueCarrier.isin(Companies)]
plt.figure(figsize=(35, 10))
sb.countplot(data=df_clean_dist_com, x='Dest', hue='UniqueCarrier');
  • on peut voir que companie AA a la plus grande valeur de vols

  • il y a aussi une grande dispersion entre les origin et les compagnes

  • on peut voir que la companie AA a la plus nombre de vols selon le distinataire et l'origin

In [ ]:
In [ ]:

Talk about some of the relationships you observed in this part of the investigation. How did the feature(s) of interest vary with other features in the dataset?¶

Je vois que les retards de vol sont liés à "l'origine, la compagnie" mais ont beaucoup à voir avec l'origine

Did you observe any interesting relationships between the other features (not the main feature(s) of interest)?¶

Comme prévu, il existe une relation linéaire entre les retards à l'arrivée et au départ et entre la distance et le temps écoulé. Il existe également des itinéraires avec un grand nombre de vols.

Multivariate Exploration¶

Create plots of three or more variables to investigate your data even further. Make sure that your investigations are justified, and follow from your work in the previous sections.

In [59]:
plt.figure(figsize=(35, 10))
sb.pointplot(data=df_clean, x='Month', y='DepDelay',
             hue='DayOfWeek', linestyles='', dodge=0.3);
In [60]:
g = sb.FacetGrid(data=df_clean_origin, col='Origin', col_wrap=4, size=6)
g.map(sb.pointplot, 'UniqueCarrier', 'DepDelay', linestyles="")
g.set_xticklabels(rotation=90)

/home/ay/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:337: UserWarning: The `size` parameter has been renamed to `height`; please update your code.
  warnings.warn(msg, UserWarning)
/home/ay/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:670: UserWarning: Using the pointplot function without specifying `order` is likely to produce an incorrect plot.
  warnings.warn(warning)
Out[60]:
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7f3400073dc0>
  • selon l'origin les companies ont des retard grand ou petit
In [61]:
g = sb.FacetGrid(data=df_clean_dist, col='Dest', col_wrap=4, size=6)
g.map(sb.pointplot, 'UniqueCarrier', 'DepDelay', linestyles="")
g.set_xticklabels(rotation=90)

/home/ay/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:337: UserWarning: The `size` parameter has been renamed to `height`; please update your code.
  warnings.warn(msg, UserWarning)
/home/ay/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/seaborn/axisgrid.py:670: UserWarning: Using the pointplot function without specifying `order` is likely to produce an incorrect plot.
  warnings.warn(warning)
Out[61]:
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7f33f53cc0a0>
  • selon destinataire, les companies ont des retard grand ou petit

Talk about some of the relationships you observed in this part of the investigation. Were there features that strengthened each other in terms of looking at your feature(s) of interest?¶

quand il y une retard dans le depart donc on trouve le retard d'arrive en plus l'origine et destinataire on peut trouver des retards

Were there any interesting or surprising interactions between features?¶

Je n'ai pas pris que l'origine et le destinataire influencent le temps d'arrive et de depart pour les vols

Conclusions¶

  • Nous pouvons au final tirez les conclusions suivantes.
    • Les retards ont une petite corrélation avec l'aéroport, la compagnie aérienne et l'itinéraire.
    • Les annulations sont principalement dues aux conditions météorologiques
    • Il n'y a aucune relation entre les retards et le temps écoulé ou l'heure de départ.
    • Il y a une forte corrélation entre le retard de départ et d'arrivée
    • Il y a un très petit nombre de vols annulés
    • les compagies qui ont un nombre de vols plus grande ayant un temp de retard plus petit
In [ ]:
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